Wie lassen sich fehlende Werte für Finanzdaten am besten imputieren?

Wie mit Missing Values umgehen?

Die einfachste und am häufigsten in der Praxis verwendete Methode zur Behandlung von fehlenden Werten ist der listenweise Fallausschluss. Bei diesem Verfahren werden bei der statistischen Analyse nur Fälle berücksichtigt, bei denen alle beteiligten Variablen gültige Ausprägungen aufweisen.

Wie geht SPSS mit fehlenden Werten um?

System-definied-Missings als fehlender Wert in SPSS

Alle numerischen Zellen, in denen kein Wert steht, werden von SPSS als System-Missing betrachtet. In der Datenansicht wird hier einfach ein Punkt angezeigt. Da dieses Verfahren am einfachsten ist, wird es wahrscheinlich auch am häufigsten genutzt.

Wann imputation?

Unter dem Begriff Imputation werden in der Mathematischen Statistik Verfahren zusammengefasst, mit denen fehlende Daten in statistischen Erhebungen – die sogenannten Antwortausfälle – in der Datenmatrix vervollständigt werden. Die Schweigeverzerrung, die durch die Antwortausfälle entsteht, wird dadurch verringert.

Was ist MCAR?

Daten, die Missing Completely at Random (MCAR; englisch: vollkommen willkürlich fehlend) sind, stehen mit keiner anderen Variable systematisch in Zusammenhang. Anders ausgedrückt: MCAR bedeutet, dass das Fehlen einer Beobachtung nichts mit der untersuchten Person oder dem untersuchten Objekt zu tun hat.

Was bedeutet Listenweiser Fallausschluss?

Listenweiser Fallausschluss.

Fälle mit fehlenden Werten für abhängige Variablen oder Faktorvariablen werden aus allen Analysen ausgeschlossen. Dies ist die Standardeinstellung.